Investigadores desarrollan algoritmos que permiten optimizar las tareas de alimentación en esteros

El Puerto de Sta. María 22/09/2015 – El Centro Tecnológico de Acuicultura de Andalucía (CTAQUA) ha desarrollado un algoritmo que permitirá conocer con mayor grado de exactitud cuando las doradas (Sparus aurata) de los esteros comen y cuando no. De esta manera consiguen optimizar la gestión de la alimentación, y por tanto, un apropiado uso del pienso.

Uno de los retos de la acuicultura en esteros es el mejor conocimiento del comportamiento de los peces cuando se encuentran en los estanques, conocedores de esta importancia desde CTAQUA llevan trabajando casi dos años en el desarrollo de técnicas acústicas capaces de optimizar los procesos de alimentación en este tipo de instalaciones.

Este trabajo ha estado liderado por CTAQUA en el marco del proyecto “Sistema no invasivo para la determinación de biomasa total en sistemas de producción de peces”, que también tiene como objetivo desarrollar y optimizar las tecnologías existentes para conocer con exactitud la cantidad y el tamaño de los peces que se cultivan en un estero.

Todo un paso adelante si tenemos en cuenta que el coste del alimento, y por tanto su optimización, entran dentro de los mayores costes asociados a la producción de la dorada. Según indican desde CTAQUA los costes de alimentación pueden representar entre el 50 y el 60 por ciento del total de los costes totales.

Según explican desde CTAQUA, para la implementación de esta línea del proyecto, previamente se realizó un estudio del estado del arte de la tecnología hidroacústica, llegando a la conclusión que las técnicas pasivas son más efectivas para el control de la alimentación en instalaciones en tierra.

Estas técnicas han facilitado la discriminación de los sonidos de alimentación de los peces, generando una información que ha permitido al equipo del Centro Tecnológico Naval y del Mar, importante colaborador del proyecto, crear algoritmos que en un futuro próximo puedan ser integrados a alimentadores automáticos, a través de sensores inteligentes que corten el suministro de pienso una vez detecten el cese de ingesta del alimento.

Para llevar a cabo el análisis y el desarrollo de los algoritmos, añaden, se han utilizado los registros de medida tomados en campañas realizadas en las empresas productoras Cultivos Marinos Integrales, en Cádiz, y Esteros de Canela, en Huelva.

Según indican desde CTAQUA, “la comunidad científica así como las empresas de base tecnológica de Andalucía han unido sus esfuerzos con el objetivo lanzar al mercado tecnología efectiva, asequible y fiable, capaz de ajustar las dosis de alimentación diarias a las fluctuaciones de apetito de los peces”.

Convencionalmente, señalan, el control del alimento en instalaciones acuícolas se ha llevado a cabo mediante alimentación manual y observación directa del comportamiento de los peces. A medida que la acuicultura se ha intensificado y se han automatizado las labores de producción, ha sido necesario el uso de tablas de alimentación que aportan una tasa de alimento específico diario; sin embargo, al tratarse de organismos vivos, se pueden producir fluctuaciones en la ingesta debido a múltiples factores, haciendo impredecible una tasa de alimentación diaria completamente acertada. 

Además de los costes, la adecuada dosificación de alimento comercial en todas las fases del cultivo es importante por su contribución a la protección del medio ambiente, el bienestar animal y la calidad del agua.

Cabe destacar que los resultados de todas las líneas de este proyecto de 2 años de duración, financiado por la Consejería de Economía y Conocimiento de la Junta de Andalucía, serán presentados la última semana de noviembre en una jornada que se celebrará en las instalaciones de CTAQUA, en El Puerto de Santa María.

Este encuentro contará con la participación de todos los expertos que han colaborado en esta investigación, entre los que se encuentran el Departamento de Biología Vegetal y Ecología de la Universidad de Sevilla y el Centro Tecnológico Naval y del Mar.